Computational methods and parallel strategies in dynamic decision making

Cada uno de estos objetivos han sido tratados en un capítulo independiente de esta tesis. En el segundo capítulo, un modelo de programación estocástica es presentado para un problema práctico de planificación de producción de un producto perecedero en un horizonte de tiempo finito. Una política estática es estudiada para el modelo. Tal política ha demostrado ser óptima asumiendo una estrategia de incertidumbre estática, que es considerada para instancias con un tiempo de espera largo. El tercer capítulo trata el uso de computación paralela para los algoritmos desarrollados en el capítulo previo. Dos implementaciones fueron desarrolladas para plataformas heterogéneas: una versión multi-GPU usando CUDA y una versión multinúcleo usando Pthreads y MPI. Para la primera implementación la simulación de Monte Carlo (la tarea más costosa) es paralelizada. La versión multinúcleo mostró una buena escalabilidad, una vez tratada la carga no balanceada entre los procesadores. El cuarto capítulo trata la efectividad de heurísticas para un problemas de tamaño de lote de productos perecederos similar. La clásica heurística de Silver es extendida para productos perecederos y se presentan variantes del procedimiento: una analítica y una basada en simulación. Los resultados de la heurística son comparados con las soluciones óptimas dadas por un modelo SDP generado para el problema, mostrando que los costes de las heurísticas son se presentan, de media, un 5% sobre el coste óptimo para la estrategia basada en simulación y un 6% para la aproximación analítica. En el quinto capítulo, se presenta un modelo MILP para seleccionar la flota de embarcaciones óptima para el mantenimiento de un parque eólico marino. El modelo se presenta como un problema de dos niveles, seleccionando la flota optima en el primer nivel y optimizando la programación de las operaciones, usando dicha flota, en el segundo. Dado que el modelo es determinístico, como otros en la literatura que aspiran a resolver problemas con un horizonte temporal largo usando periodos cortos, el sexto capítulo trata la cuestión de cómo la anticipación de los eventos estocásticos como los fallos en las turbinas o las condiciones meteorológicas afectan la decisión de la flota de embarcaciones óptima. Este capítulo presenta una heurística que ilustra este efecto.Esta tesis analiza aplicaciones de toma de decisiones dinámica para un conjunto de problemas. Pueden diferenciarse dos líneas principales. La primera trata problemas de gestión de la cadena de suministro para productos perecederos, mientras que la segunda estudia el diseño de flotas de embarcaciones para realizar labores de mantenimiento en parques eólicos marinos. Los modelos de inventario para productos perecederos estudiados en esta tesis consideran un único producto, única localización de suministro y una planificación de producción sobre un horizonte de tiempo finito. El problema de toma de decisiones para programar las operaciones de mantenimiento en parques eólicos marinos es tratado como un problema de cadena de suministro: la instalación requiere programar operaciones de mantenimiento y atender los fallos en turbinas durante el horizonte planificado. Una flota de embarcaciones tiene que ser seleccionada para realizar estas operaciones. Para este conjunto de problemas, las decisiones no son solo dinámicas, sino que además se realizan bajo incertidumbre. Los principales objetivos de esta tesis son los siguientes: (1) estudiar que políticas de pedido son las más apropiadas para los problemas de tamaño de lote? ¿En qué casos una política de pedido da una solución óptima?; (2) analizar el efecto del uso de computación paralela para mejorar el rendimiento de los algoritmos derivados para diseñar políticas para problemas de tamaño de lote de productos perecederos; (3) explorar como de efectivas pueden ser las heurísticas para problemas de toma de decisiones dinámica sobre tamaño de lote de productos perecederos; (4) elaborar un modelo MILP para seleccionar una flota de embarcaciones para realizar las operaciones de mantenimiento en parques eólicos marinos; y (5), diseñar una heurística para programar las operaciones de mantenimiento en parques eólicos marinos considerando fallos en turbinas e incertidumbre meteorológica

Heuristic for robust periodic supply vessel planning

Confidential until 24.05.202

Comparative Analysis of Incumbent and Emerging Liquefied Natural Gas Regasification Technologies

Energy plays a fundamental role in both manufacturing and services, and natural gas is quickly becoming a key energy source worldwide. Facilitating this emergence is the expanding network of ocean-going vessels that enable the matching of natural gas supply and demand on a global scale by transporting it in the form of liquefied natural gas (LNG) for eventual regasification at its destination. Until very recently only one type of technology has been available for transporting and regasifying LNG: Conventional LNG vessels and land based LNG regasification. It is now possible to transport and regasify LNG onboard special LNG vessels. Companies such as Excelerate Energy and Höegh LNG are currently developing LNG supply chains based on this new technology. Motivated by this recent development we engaged executives at Excelerate Energy to develop and apply to data an integrated analytic framework to compare these incumbent and emerging technologies. Our analysis brings to light basic principles delineating when to deploy each technology and how to configure the emerging technology. Some of our findings challenge conventional wisdom on the role to be played by the emerging technology; others provide answers to open questions faced by companies currently engaged in the commercial deployment of this technology. In addition, our integrated analytic framework has potential relevance for the evaluation of new technologies beyond this specific application

Simulation of off-shore oil operations accounting for weather incidences

In this work we will simulate the voyage of one vessel, servicing three instal- lations before returning to the base. This will be done by using a discrete event simulation, with a submodel for the stochastic component, the significant wave height. To account for the volatility in the weather data, the weather submodel is based on univariate Garch models, and a multivariate DCC model, both paired with an Ornstein-Uhlenbeck process

Upstream logistic transport planning in the oil-industry: a case study

Nowadays, oil companies have to deal with an increasingly competitive environment. In this sense, the optimization of operational processes to enhance efficiency is crucial. This article addresses the design of a decision support tool for the inland upstream transport logistics in the oil industry based on a case of study in Argentina. This problem is traditionally difficult to solve for managers due to the large number of demand facilities scattered on a large geographic area that have to be served and the consideration of several operational requirements, such as maximum allowable travel times for vehicles, availability of a limited fleet size with a small number of drivers, plus the usual demand constraints as well as those arising from security risks derived from the incompatibility of chemical products. A novel mathematical formulation and a constructive heuristic are proposed in order to address this problem. The results allow to reduce the time that the company spends for obtaining a feasible distribution plan that minimizes the time horizon of the distribution schedule provided to the clients and enhances customer satisfaction.Fil: Rossit, Diego Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Matemática Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática. Instituto de Matemática Bahía Blanca; ArgentinaFil: Gonzalez, Mauro Ehulech. Compañia de Minas Magri Sa.; ArgentinaFil: Tohmé, Fernando Abel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Matemática Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática. Instituto de Matemática Bahía Blanca; ArgentinaFil: Frutos, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentin

Evaluation of supply vessel schedules robustness with a posteriori improvements

Confidential until 27-may-201

An adaptive large neighborhood search heuristic for periodic supply vessel planning problem

Confidential until 23. May 202

Ship Routing with Pickup and Delivery for a Maritime Oil Transportation System: MIP Modeland Heuristics

This paper examines a ship routing problem with pickup and delivery and time windows for maritime oil transportation, motivated by the production and logistics activities of an oil company operating in the Brazilian coast. The transportation costs from offshore platforms to coastal terminals are an important issue in the search for operational excellence in the oil industry, involving operations that demand agile and effective decision support systems. This paper presents an optimization approach to address this problem, based on a mixed integer programming (MIP) model and a novel and exploratory application of two tailor-made MIP heuristics, based on relax-and-fix and time decomposition procedures. The model minimizes fuel costs of a heterogeneous fleet of oil tankers and costs related to freighting contracts. The model also considers company-specific constraints for offshore oil transportation. Computational experiments based on the mathematical models and the related MIP heuristics are presented for a set of real data provided by the company, which confirm the potential of optimization-based methods to find good solutions for problems of moderate sizes